네트워크 보안 위협이 고도화됨에 따라 libpcap 기반의 사용자 영역 패킷 수집 방식은 과도한 CPU 자원 소모와 프로세싱 지연이라는 성능 병목 현상에 직면하고 있다. 본 논문에서는 NS-3을 활용하여 eBPF와 1D CNN을 결합한 침입탐지시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 eBPF와 1D CNN을 결합한 침임탐지시스템을 libpcap 패킷 기반의 침입탐지시스템과 성능을 비교 분석하였다. 본 논문에서의 분석결과에 의하면, 유저 레벨 패킷 수집 라이브러리인 libpcap 대비 CPU 점유율을 15.4%에서 3.2%로 약 80% 가량 절감하는 성과를 보였으며, 평균 지연 시간을 76.54μs 수준으로 대폭 단축하였다. 또한 99.9%의 높은 탐지 정확도를 기록함으로써 고속 네트워크 환경에서 자원 효율성과 보안성을 동시에 확보할 수 있음을 입증하였다. 본 논문의 결과는 클라우드 보안 및 금융 비즈니스 보안, 의료 및 헬스케어 보안에 활용할 수 있다.

본 연구는 CV 전력케이블의 절연 열화 메커니즘과 진단 신호를 체계적으로 분석하고, 인공지능 기반 실시간 진단 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 전력케이블의 절연 열화는 전기적, 열적, 기계적, 환경적 요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이러한 열화는 장기적으로 절연파괴 및 전력설비 사고의 주요 원인이 된다. 기존의 열화 진단 방식은 정전 상태에서 수행되는 오프라인 방식에 의존하고 있어 실제 운전 상태를 충분히 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 따라 활선 상태에서의 실시간 진단 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 열적 열화, 수트리 열화, 전기트리 열화 등 주요 열화 메커니즘과 이에 대응하는 진단 신호를 분석하였다. 또한 IoT 센서, 5G 통신, 엣지 컴퓨팅, 인공지능을 결합한 실시간 진단 시스템을 제안하였다. 연구 결과, 데이터 기반 분석은 고장 예측 정확도를 향상시키며 예방보전 중심의 설비 운영을 가능하게 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 인공지능 기반 진단 기술이 전력케이블 유지관리의 효율성과 신뢰성을 향상시키는 핵심 기술임을 시사한다.

본 논문에서는 도심에서 드론 운행 중 건물로 인한 전파장애 문제를 해결하기 위하여 드론에서 근접 장애물을 신속하게 탐지하여 데드존을 회피하는 방안을 설계하였다. 본 논문에서는 단일 RSSI 기반 제어 방식의 한계인 판단 지연과 신호 경계면에서의 플래핑 현상을 해결하기 위해 CSI 부반송파 분석 모델과 이중 임계값 기반 히스테리시스 기법을 적용하였다. 본 논문에서 설계한 방안을 NS-3 네트워크 시뮬레이터를 통하여 성능을 분석한 결과, 도심 데드존 경계면에서 수신 신호 강도를 통신 유지 한계치인 -67 dBm 수준을 나타내어 드론이 도심 비행 중 통신 연속성을 가능하게 하였다. 본 논문의 결과는 향후 스마트 물류 및 재난 구조 시스템뿐만 아니라, 대규모 군집 드론의 협력적 회피 및 통합 관제 시스템 개발을 위한 기본 자료로 활용될 것으로 기대된다.

사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)은 물리 환경과 사이버 시스템 간의 실시간 상호작용을 기반으로 동작하는 지능형 시스템으로, 스마트 제조, 스마트 빌딩, 에너지 관리 등 다양한 분야에서 핵심 인프라로 활용되고 있다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 기존 CPS를 AI 기반 자율형 시스템으로 확장시키고 있으며, 특히 HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템은 에너지 소비와 사용자 쾌적성을 동시에 고려해야 하는 대표적인 AI-CPS 응용 분야로 주목받고 있다. 본 논문에서는 AI 기반 CPS(AI-CPS) 환경에서 에너지 및 HVAC 최적화를 위한 지능정보 처리 기술을 체계적으로 분석한다. 데이터 수집 및 융합, 딥러닝 기반 예측 모델링, 강화학습 기반 HVAC 자율 제어, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 엣지·포그 기반 실시간 처리 기술을 중심으로 핵심 기술을 분류하고 비교 분석하였다. 또한 스마트 빌딩, 스마트팩토리, 데이터센터 HVAC 환경에서의 응용 가능성과 함께 데이터 이질성, 실시간성, 설명 가능성, 안전성 등의 주요 도전 과제를 분석하였다. 마지막으로 본 논문은 AI-CPS 기반 HVAC 연구의 발전 로드맵을 제시하고, 향후 연구 방향으로 디지털 트윈 기반 강화학습, 인간-AI 협업 기반 Physical AI HVAC, 엣지 AI 기반 실시간 자율 HVAC 제어를 제안한다.

본 논문은 정적 초기화, 인공 포텐셜 필드(APF) 분산, 평형 대기, 랜덤 탐색, 비례 제어 대형 집결의 5단계 행동 절차에 걸쳐 적용 가능한 예측속도알고리즘(Predictive Velocity Algorithm, PVA)을 제안한다. 반경 r = 10cm의 홀로노믹 로봇 12대가 1000 cm × 1000 cm 정사각형 작업공간에서 동작한다. 초기 3×4 격자 배치에서 APF 반발 필드에 의해 분산되어 전체 쌍간 거리 합이 최대화되는 평형 상태에 도달한 후, 랜덤 보행을 거쳐 4×3 목표 대형으로 집결한다. PVA는 T_h = 1.5 s 예측 구간에서 미래 위치를 추정하고 인덱스 기반 비대칭 우선순위를 적용한다. 정면충돌 시 교착 없이 해소하는 횡방향 회피 기동을 도입한다. 10회 독립 시뮬레이션 결과, PVA는 APF 단독 대비 78%, 간략화된 RVO 대비 40%, 우선순위 정지 대비 54%의 하드 충돌 감소를 달성하며, 평균 대형 오차 4.8 cm를 유지한다. 시간 단계당 연산 복잡도 O(N³)은 APF 단독과 동등하다.

생성형 인공지능(Generative AI), 초거대 언어모델(LLM), 자율형 AI(Agentic AI)의 급속한 발전은 국가 운영체계 전반에 구조적 변화를 초래하고 있다. 인공지능(AI)은 더 이상 단순 산업기술이 아니라 국가 안보, 산업 경쟁력, 행정 혁신, 교육, 의료, 데이터 주권 및 디지털 정부를 포괄하는 핵심 국가 인프라로 진화하고 있다. 그러나 대한민국 의 AI 정책은 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 개인정보보호위원회, 방송통신위원회 등 다수 기관에 분산되어 있어 정책 중복, 규제 충돌, 데이터 단절 및 AI 안전성 대응 한계 등의 문제를 초래하고 있다. 이에 본 연구는 대한민국의 통합적 AI 거버넌스 체계 구축을 위하여 "인공지능청(Artificial Intelligence Administration)" 설립 필요성을 제안하고, 국가 AI 거버넌스 프레임워크를 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 OECD AI Principles, UNESCO AI Ethics Recommendation, EU AI Act, 미국 NIST AI Risk Management Framework 등의 국제 사례를 비교 분석하였으며, 이를 기반으로 정책·산업·데이터·윤리·안전·국제협력·인재양성을 통합 운영하는 "국가 AI 통합 거버넌스 모델(National Integrated AI Governance Model)"을 제안하였다. 또한 대한민국 인공지능청 조직 구조, 국가 AI 운영체계 및 AI 기반 디지털 정부 플랫폼 모델을 제시하였다. 연구 결과, 국가 차원의 AI 컨트롤타워 구축은 AI 정책의 일관성 확보, 국가 AI 경쟁력 강화, Sovereign AI 확보, AI 안전성 강화 및 공공서비스 혁신에 핵심적 역할을 수행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 대한민국 AI 국가전략 수립과 AI 기반 정부혁신 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 라이브커머스 판매자의 소통전략과 판매성과의 관계에서 관계품질 하위 차원(신뢰, 만족, 몰입)이 수행하는 매개 역할의 차이를 검증하였다. S-O-R 이론과 신뢰-몰입 이론을 기반으로 소통전략(자극)이 관계품질(유기체)을 거쳐 판매성과(반응)에 이르는 간접 경로와 직접 경로를 통합적으로 분석하였다. 현역 셀러 및 매니저 286명을 대상으로 7점 리커트 척도 설문을 실시하고 회귀분석과 Sobel Test로 검증한 결과, 소통전략은 관계품질과 판매성과 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 판매성과에 대한 직접효과(β=.697)가 매우 강하게 나타났다. 관계품질의 매개효과를 하위 차원별로 분해한 결과, 신뢰(Z=5.183, p<.001)와 몰입(Z=4.741, p<.001)은 유의한 매개효과를 보인 반면, 만족(Z=0.712, p=.476)은 기각되었다. 이는 거래 경험에 대한 만족이라는 정태적 평가만으로는 소통전략이 판매성과로 전환되는 매개 경로를 형성하지 못하며, 신뢰와 몰입이라는 능동적 관계 결속이 수반될 때 성과가 극대화됨을 시사한다.

본 연구는 온라인 텍스트 빅데이터를 활용하여 오븐치킨 소비 트렌드의 변화를 분석하고, 2021년과 2025년의 비교를 중심으로 주요 키워드와 의미 구조의 차이를 살펴보았다. 이를 위해 '오븐치킨', '구운치킨', '베이크치킨'을 중심 키워드로 설정하고, 웹페이지, 블로그, 뉴스, 카페, 지식IN, 페이스북에서 수집한 데이터를 활용하였다. 분석방법으로는 Textom 기반 키워드 빈도분석과 UCINET을 활용한 CONCOR 분석을 실시하였다. 분석 결과, 두 시점 모두 '오븐치킨', '맛집', '닭', '메뉴'가 상위권에 공통적으로 나타나 조리 방식과 메뉴 선택 중심의 관심이 유지됨을 확인하였다. 반면 2025년에는 '굽네치킨', '기름', '현미베이크', '건강', '순살' 등이 상위권에 포함되어 브랜드, 제품 속성, 건강성에 대한 관심이 강화되었다. 본 연구는 오븐치킨을 조리 방식 기반 메뉴 카테고리로 설정하고 소비 트렌드 변화를 제시했다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 K-콘텐츠의 세계적 인기 속에서 K-푸드의 대표 상품인 김치를 활용한 외식업체의 글로벌 마케팅 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 김치는 발효식품으로서의 독창성과 건강식품으로서의 효능을 지니고 있어 세계 시장에서 높은 잠재력을 가지지만, 김치 기반 메뉴를 활용한 체계적이고 학술적인 마케팅 전략 연구는 여전히 부족하다. 이에 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 병행하여 소비자의 인식, 태도, 행동의도를 검증하고 국가별 문화적 특성을 반영한 맞춤형 전략을 제시하였다. 분석 결과, 김치 기반 마케팅은 직접 효과보다 매개·조절 과정을 통해 작동하며, 문화적 동질감과 한류 인지도가 높은 시장에서 외식업체 브랜드 이미지 강화에 유리한 것으로 나타났다. 또한 현지 소비자의 미각·취향을 반영한 맞춤화 전략과 국가별 차별화 마케팅 전략이 필요함을 확인하였다. 본 연구는 글로벌 외식업체가 김치를 매개로 소비자 행동을 유도하는 데 있어 문화적·심리적 요인의 고려가 필수적임을 시사한다.

본 연구는 피부의 각질층에 인체 최외곽에서 외부 독소, 미생물, 자외선 등으로부터 신체를 보호를 한다. 각질세포는 벽돌, 세포 간 지질로써 모르타르 역할을 하는데 장벽의 투과 조절 기능에 대한 단순한 물리적 차단을 넘어, 전기화학적 포텐셜과 생화학적 항상성을 통해 고도로 제어를 확인하고자한다. 피부의 모형을 구성하여 각층에 따른 유기질 상태의 피부 임피던스를 피부의 측정 임피던스 시스템으로 구성하여 진행하였다. 측정 임피던스는 세포사이와 세포횡단의 조건으로 변화의 차가 있고, 변환을 제어하는 전달시스템을 구성과 변환모델을 세분화하여 구축하였다. 외부대한 방어로 경피 수분 손실(TEWL)을 억제하는 생체 장벽(Biological Barrier)이 있고 각질세포(Corneocyte)와 그 사이를 채우는 세포 간 지질(Intercellular Lipid)의 복합적 구조는 외부 물질의 투과를 정밀하게 조절하는 필터 역할을 수행이 피부 항상성 유지에 결정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다. 앞으로 우리는 유지질 상태에서 피부의 기능적 효능조절이 전기화학적 포텐셜과 생화학적 항상성 성분의 조절시스템을 구성하여 지속적인 피부의 개선 효과가 진행을 기대한다.